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圖計(jì)算解決什么問題

經(jīng)驗(yàn)分享小常識(shí)

圖計(jì)算解決的問題是如何高效地處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù) 。圖計(jì)算 ， 便是以圖作為數(shù)據(jù)模型來表達(dá)問題并予以解決的這一過程 。以高效解決圖計(jì)算問題為目標(biāo)的系統(tǒng)軟件稱為圖計(jì)算系統(tǒng) 。
圖計(jì)算的興起及飛速發(fā)展很大程度上得益于圖結(jié)構(gòu)靈活的表達(dá)能力及其廣闊的應(yīng)用前景 。以CPU為代表，遵循統(tǒng)一化設(shè)計(jì)理念、廣泛通用于各類計(jì)算領(lǐng)域的傳統(tǒng)處理架構(gòu)在新的需求面前逐漸陷入困境 。存在著并行效率低、訪存隨機(jī)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)沖突頻度高以及計(jì)算傳輸比低等突出問題 。為此，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界涌現(xiàn)出了大量面向圖計(jì)算的行編程范式、算法模型和處理框架等方面的研究這些系統(tǒng)軟件層面的進(jìn)展固然對(duì)解決上述通用處理架構(gòu)中存在的問題起到了很好的緩解作用，但是圖計(jì)算的性能仍普遍受制于底層處理架構(gòu) 。
【圖計(jì)算解決什么問題】研究表明，即使綜合運(yùn)用目前先進(jìn)的圖計(jì)算優(yōu)化技術(shù)并將貢獻(xiàn)發(fā)揮到極致，圖計(jì)算仍存在至少35%的性能損耗 ， 這一損耗在處理稀疏型冪律圖時(shí)尤為明顯；更重要的是 。由于圖數(shù)據(jù)的頻繁移動(dòng)，功耗方面的表現(xiàn)更為糟糕 。因此，開展處理架構(gòu)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的“面向圖計(jì)算的領(lǐng)域?qū)Ｓ眉铀倨餮芯俊睂?duì)提升圖計(jì)算的處理能力有著頗為重要的現(xiàn)實(shí)意義 。

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